QUELLE: Search Engine Journal
Veröffentlicht: 2026-05-22
Autor: Berndt Schwanenmeisterja | Seoholics
Lesezeit: 3 min
Was ist passiert?
Die etablierten SEO-Richtlinien lassen sich nicht ohne weiteres auf Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Gemini oder Claude übertragen. Anders als bei Suchmaschinen, die gemeinsame Standards etabliert haben, arbeiten LLMs mit unterschiedlichen Datenquellen, Crawlern und Algorithmen, was eine isolierte Optimierung für jede Plattform erforderlich macht.
Die Fakten
- Datenlizenzen: OpenAI hat Lizenzvereinbarungen im Wert von bis zu 250 Millionen US-Dollar mit News Corp, rund 13 Millionen US-Dollar pro Jahr mit Axel Springer und geschätzte 70 Millionen US-Dollar pro Jahr mit Reddit abgeschlossen. Google hat ebenfalls einen Reddit-Deal für 60 Millionen US-Dollar pro Jahr. Anthropic hat keine vergleichbaren öffentlich bekannten Vereinbarungen getroffen.
- Crawler-Infrastruktur: OpenAI betreibt drei separate Bots (GPTBot, OAI-SearchBot, ChatGPT-User). Anthropic nutzt ebenfalls drei eigene Bots (ClaudeBot, Claude-SearchBot, Claude-User). Perplexity verwendet PerplexityBot und Perplexity-User. Google unterscheidet zwischen Googlebot für traditionelles Web-Crawling und Google-Extended für das Training von Gemini.
- Retrieval-Architekturen: ChatGPT nutzt weiterhin primär den Bing-Index. Perplexity setzt auf eine Vespa-basierte Pipeline. Google Gemini verwendet den Google-Index und den Knowledge Graph. Claude arbeitet mit Brave Search zusammen.
- Alignment-Methoden: OpenAI verwendet Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), Anthropic entwickelte Constitutional AI. Diese unterschiedlichen Methoden führen zu abweichenden Ergebnissen, selbst bei identischen Inhalten.
- llms.txt-Desaster: Der Vorschlag für die llms.txt-Datei, die LLMs zu den wichtigsten Inhalten führen sollte, wurde von den großen Anbietern (OpenAI, Anthropic, Google) ignoriert. Analysen von Server-Logs zeigen, dass die Datei von den relevanten Crawlern kaum angefordert wird.
Was bedeutet das für Dich?
- Plattform-spezifische Strategien: Entwickeln Sie separate SEO-Strategien für jede LLM-Plattform, anstatt zu versuchen, Erkenntnisse von der Google-Optimierung zu übertragen.
- Datenquellen diversifizieren: Verstehen Sie, welche Datenquellen die einzelnen LLMs nutzen und optimieren Sie Ihre Inhalte entsprechend. Konzentrieren Sie sich nicht nur auf Google, sondern analysieren Sie auch die Datenquellen von OpenAI, Anthropic und Co.
- Crawler-Regeln anpassen: Überprüfen und passen Sie Ihre robots.txt-Datei und ggf. andere Crawler-Regeln für die spezifischen Bots der LLM-Anbieter an.
- Experimentieren und Testen: Führen Sie A/B-Tests durch, um herauszufinden, welche Optimierungsstrategien für die verschiedenen LLMs am effektivsten sind.
- llms.txt ignorieren: Investieren Sie keine Zeit und Ressourcen in die Implementierung der llms.txt-Datei, da diese derzeit von den wichtigen LLM-Anbietern nicht unterstützt wird.
Experten-Meinung
Duane Forrester, Gründer und CEO von UnboundAnswers.com, betont, dass die gemeinsame Basis, die SEO-Empfehlungen einst universell anwendbar machte, in der LLM-Welt nicht existiert. „Praktiker, die die SEO-Gewohnheit beibehalten, die Gewohnheit, die Empfehlungen einer Suchmaschine als grob vollständige Karte zu behandeln, werden selbstbewusst für eine Plattform optimieren und die anderen verpassen.“
Daten und Zahlen
Die Lizenzvereinbarungen von OpenAI belaufen sich auf bis zu 250 Millionen US-Dollar mit News Corp. Google zahlt Reddit 60 Millionen US-Dollar pro Jahr für Datenzugriff. Server-Log-Analysen zeigen, dass der Hauptteil der AI-Crawler die llms.txt-Datei in weniger als 1% der Fälle anfordert.
Ausblick
Es ist unwahrscheinlich, dass sich in absehbarer Zeit gemeinsame Standards für LLMs etablieren werden. Die Fragmentierung des LLM-Ökosystems wird die SEO-Landschaft weiter komplizieren und erfordert eine noch stärker datengetriebene und experimentelle Herangehensweise. Die Entwicklungen im Bereich der KI-Agenten, wie sie Google entwickelt, könnten neue Optimierungsfelder eröffnen, aber auch neue Herausforderungen mit sich bringen.